试题试做

共 10935 道。先按知识点进入练习，也可以从下面的最新题目直接试做。

最新试题 · 第 15 页

在自然语言处理里，token 通常指？

随机梯度下降（SGD）的"随机"体现在？

"梯度消失"现象通常表现为？

激活函数（如 ReLU）在神经网络中的关键作用？

前向传播是指？

损失函数（loss function）的作用是？

"过参数化"指？

学习率过大最可能带来的问题是？

优化器（optimizer）在训练中负责？

"判断模型"与"生成模型"的定位差别在于？

JEPA（联合嵌入预测架构）的核心取舍是？

世界模型（world model）与大语言模型在"预测对象"上的根本差别是？

Transformer 区别于早期序列模型的核心机制是？

Dust 论文中提到的"虚拟种群"（virtual population）指的是？

在权重空间做零阶扰动，为什么会随模型变大而成本爆炸？

Dust 方法把扰动加在了哪里，而不是权重空间？

零阶优化（Zeroth-Order Optimization）与一阶优化的根本区别是？

链式法则是反向传播的数学基础，它解决的是？

梯度在数学上指向什么方向？

反向传播算法在神经网络训练中最重要的作用是？

试题试做第15页 - 生命科学与前沿科技学习平台 | 必学必会